CN114972394B - 一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法 - Google Patents

一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法 Download PDF

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Abstract

一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法，包括以下步骤：获取廓形数据，提取数据中横坐标及纵坐标的极大值与极小值，取点，将点作为对齐点与标准廓形对齐点进行对齐，并对其余廓形点进行对齐得到对齐后的廓形点坐标，根据对齐后的廓形数据获取横坐标的廓形点，收集钢轨表面伤损图像，对钢轨的掉块、光带、接缝、鱼鳞伤进行标注，使用基于YOLO的训练模型对标注数据进行训练得到表面伤损检测模型。

Description

一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨 状态检测方法
技术领域
本发明涉及探伤技术领域，特别涉及一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法。
背景技术
随着社会的发展，高铁在人们生活中扮演着越来越重要的角色。一方面，高铁的发展为人们的出行提供了便利，提高了交通运输的速度；另一方面，由很多因素(如气候、轮轨力、钢轨内部结构等)引起的高铁钢轨缺陷为铁路运输埋下了安全隐患。因此，及时发现高铁钢轨缺陷是至关重要的。
光声成像是近年来发展起来的一种钢轨无损探伤方法，结合了纯光学成像的高对比度特性和纯超声成像的高穿透特性。它是以短脉冲激光作为激励源、光声信号作为信息载体，根据不同钢轨样本对特定波长激光具有差别较大的光学吸收系数进而辐射不同强度超声波的原理进行成像，通过对采集到的一组光声信号进行图像重建处理而得到组织内部结构信息的一种成像方法。但是由于激光的趋肤深度小，传统的光声成像只能检测钢轨表面及亚表面的缺陷，无法检测出钢轨内部的缺陷。
在铁路线路维修检测中，探伤工主要采用超声波钢轨探伤仪和手工检查相结合的方式。但单一的方法不能很好的展示伤损情况，为提高探伤的效率与准确率，发明人提供了一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法。
发明内容
为了克服现有技术中存在的缺陷，本发明提供一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法，本发明提供如下技术方案：
一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法，包括以下步骤：
1)获取廓形数据，提取数据中横坐标及纵坐标的极大值与极小值，分别记为xh1，xh2，xz1，xz2，得到矩形区域(x1，y1，w1，h1)，其中x1＝xh2为矩形区域左顶点的横坐标，y1＝xz2为矩形区域左顶点的纵坐标，w1＝xh1-xh2为矩形区域的宽，h1＝xz1-xz2为矩形区域的高。计算每个廓形点(x2i，y2i)与点(x1+w1，y1)之间的距离
其中i为廓形点的序号。
取点(x2k，y2k)使得d2k＝min(d2i)，将点(x2k，y2k)作为对齐点与标准廓形对齐点(x0，y0)进行对齐，并对其余廓形点进行对齐得到对齐后的廓形点坐标 (x3i，y3i)＝(x2i+x0-x2k，y2i+y0-y2k)；
2)根据对齐后的廓形数据获取纵坐标y3i＜ts1且横坐标ts2＜x3i＜ts3的廓形点，其中ts1为设定的第一判断阈值，ts2为设定的第二判断阈值，ts3为设定的第三判断阈值，得到满足条件的廓形点，根据获取的廓形点获取纵坐标y3i＞ts4的点(x3i，y3i)作为垂磨判断廓形点，ts4为设定的第四判断阈值，从标准廓形点中选取与点(x3i，y3i)横坐标最接近的点(x0j，y0j)，其中j为标准廓形点的序号，得到垂直位移d0i，计算得到廓形的垂磨伤损得分其中N1为判断廓形点的个数，c1为历史数据训练得到的第一修正常数；
3)根据对齐后的廓形数据获取横坐标x3i＞ts5且横坐标ts6＜y3i＜ts7的廓形点，其中ts5为设定的第五判断阈值，ts6为设定的第六判断阈值，ts7为设定的第七判断阈值，得到满足条件的廓形点，根据获取的廓形点获取横坐标x3i＜ts8的点(x3i，y3i)作为侧磨判断廓形点，ts8为设定的第八判断阈值，从标准廓形点中选取与点(x3i，y3i)横坐标最接近的点(x0j，y0j)，其中j为标准廓形点的序号，得到水平位移d1i，计算得到廓形的侧磨伤损得分其中N2为侧磨判断廓形点的个数，c2为历史数据训练得到的第二修正常数；
4)收集钢轨表面伤损图像，对钢轨的掉块、光带、接缝、鱼鳞伤进行标注，使用基于YOLO的训练模型对标注数据进行训练得到表面伤损检测模型。使用表面伤损检测模型对检测钢轨的表面(x6，y6，w6，h6)进行检测，其中 (x6，y6)为区域的左顶点坐标，w6为区域的宽，h6为区域的高，当检测到掉块与鱼鳞伤时，提取伤损区域信息(x7，y7，w7，h7)，(x7，y7)为区域的左顶点坐标，w7为区域的宽，h7为区域的高，计算得到表面伤损得分c3为历史数据训练得到的第三修正常数；当检测到光带与接缝时，提取伤损区域信息 (x8，y8，w8，h8)，(x8，y8)为区域的左顶点坐标，w8为区域的宽，h8为区域的高，计算得到表面伤损得分/>c4为历史数据训练得到的第三修正常数；
根据垂磨伤损得分g1、侧磨伤损得分g2、表面伤损得分g3，计算得到钢轨伤损得分Gs＝g1+g2+g3，当Gs伤损得分大于设定第九判断阈值ts9时，判定钢轨伤损。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取廓形数据，提取数据中横坐标及纵坐标的极大值与极小值，分别记为xh1，xh2，xz1，xz2，得到矩形区域(x1，y1，w1，h1)，其中x1＝xh2为矩形区域左顶点的横坐标，y1＝xz2为矩形区域左顶点的纵坐标，w1＝xh1-xh2为矩形区域的宽，h1＝xz1-xz2为矩形区域的高。计算每个廓形点(x2i，y2i)与点(x1+w1，y1)之间的距离
其中i为廓形点的序号。
取点(x2k，y2k)使得d2k＝min(d2i)，将点(x2k，y2k)作为对齐点与标准廓形对齐点(x0，y0)进行对齐，并对其余廓形点进行对齐得到对齐后的廓形点坐标 (x3i，y3i)＝(x2i+x0-X2k，y2i+y0-y2k)；
2)根据对齐后的廓形数据获取纵坐标y3i＜ts1且横坐标tsx＜x3i＜ts3的廓形点，其中ts1为设定的第一判断阈值，ts2为设定的第二判断阈值，ts3为设定的第三判断阈值，得到满足条件的廓形点，根据获取的廓形点获取纵坐标y3i＞ts4的点(x3i，y3i)作为垂磨判断廓形点，ts4为设定的第四判断阈值，从标准廓形点中选取与点(x3i，y3i)横坐标最接近的点(x0j，y0j)，其中j为标准廓形点的序号，得到垂直位移d0i，计算得到廓形的垂磨伤损得分其中N1为判断廓形点的个数，c1为历史数据训练得到的第一修正常数；
3)根据对齐后的廓形数据获取横坐标x3i＞ts5且横坐标ts6＜y3i＜ts7的廓形点，其中ts5为设定的第五判断阈值，ts6为设定的第六判断阈值，ts7为设定的第七判断阈值，得到满足条件的廓形点，根据获取的廓形点获取横坐标x3i＜ts8的点(x3i，y3i)作为侧磨判断廓形点，ts8为设定的第八判断阈值，从标准廓形点中选取与点(x3i，y3i)横坐标最接近的点(x0j，y0j)，其中j为标准廓形点的序号，得到水平位移d1i，计算得到廓形的侧磨伤损得分其中N2为侧磨判断廓形点的个数，c2为历史数据训练得到的第二修正常数；
4)收集钢轨表面伤损图像，对钢轨的掉块、光带、接缝、鱼鳞伤进行标注，使用基于YOLO的训练模型对标注数据进行训练得到表面伤损检测模型。使用表面伤损检测模型对检测钢轨的表面(x6，y6，w6，h6)进行检测，其中 (x6，y6)为区域的左顶点坐标，w6为区域的宽，h6为区域的高，当检测到掉块与鱼鳞伤时，提取伤损区域信息(x7，y7，w7，h7)，(x7，y7)为区域的左顶点坐标，w7为区域的宽，h7为区域的高，计算得到表面伤损得分c3为历史数据训练得到的第三修正常数；当检测到光带与接缝时，提取伤损区域信息 (x8，y8，w8，h8)，(x8，y8)为区域的左顶点坐标，w8为区域的宽，h8为区域的高，计算得到表面伤损得分/>c4为历史数据训练得到的第三修正常数；
根据垂磨伤损得分g1、侧磨伤损得分g2、表面伤损得分g3，计算得到钢轨伤损得分Gs＝g1+g2+g3，当Gs伤损得分大于设定第九判断阈值ts9时，判定钢轨伤损。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种钢轨超声探伤与外部廓形以及表面多源数据融合的钢轨状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取廓形数据，提取数据中横坐标及纵坐标的极大值与极小值，分别记为xh1，xh2，xz1，xz2，得到矩形区域(x1，y1，w1，h1)，其中x1＝xh2为矩形区域左顶点的横坐标，y1＝xz2为矩形区域左顶点的纵坐标，w1＝xh1-xh2为矩形区域的宽，h1＝xz1-xz2为矩形区域的高，计算每个廓形点(x2i，y2i)与点(x1+w1，y1)之间的距离
其中i为廓形点的序号，
取点(x2k，y2k)使得d2k＝min(d2i)，将点(x2k，y2k)作为对齐点与标准廓形对齐点(x0，y0)进行对齐，并对其余廓形点进行对齐得到对齐后的廓形点坐标(x3i，y3i)＝(x2i+x0-x2k，y2i+y0-y2k)；
2)根据对齐后的廓形数据获取纵坐标y3i＜ts1且横坐标ts2＜x3i＜ts3的廓形点，其中ts1为设定的第一判断阈值，ts2为设定的第二判断阈值，ts3为设定的第三判断阈值，得到满足条件的廓形点，根据获取的廓形点获取纵坐标y3i＞ts4的点(x3i，y3i)作为垂磨判断廓形点，ts4为设定的第四判断阈值，从标准廓形点中选取与点(x3i，y3i)横坐标最接近的点(x0j，y0j)，其中j为标准廓形点的序号，得到垂直位移d0i，计算得到廓形的垂磨伤损得分其中N1为判断廓形点的个数，c1为历史数据训练得到的第一修正常数；
3)根据对齐后的廓形数据获取横坐标x3i＞ts5且横坐标ts6＜y3i＜ts7的廓形点，其中ts5为设定的第五判断阈值，ts6为设定的第六判断阈值，ts7为设定的第七判断阈值，得到满足条件的廓形点，根据获取的廓形点获取横坐标x3i＜ts8的点(x3i，y3i)作为侧磨判断廓形点，ts8为设定的第八判断阈值，从标准廓形点中选取与点(x3i，y3i)横坐标最接近的点(x0j，y0j)，其中j为标准廓形点的序号，得到水平位移d1i，计算得到廓形的侧磨伤损得分其中N2为侧磨判断廓形点的个数，c2为历史数据训练得到的第二修正常数；
4)收集钢轨表面伤损图像，对钢轨的掉块、光带、接缝、鱼鳞伤进行标注，使用基于YOLO的训练模型对标注数据进行训练得到表面伤损检测模型，使用表面伤损检测模型对检测钢轨的表面(x6，y6，w6，h6)进行检测，其中(x6，y6)为区域的左顶点坐标，w6为区域的宽，h6为区域的高，当检测到掉块与鱼鳞伤时，提取伤损区域信息(x7，y7，w7，h7)，(x7，y7)为区域的左顶点坐标，w7为区域的宽，h7为区域的高，计算得到表面伤损得分c3为历史数据训练得到的第三修正常数；当检测到光带与接缝时，提取伤损区域信息(x8，y8，w8，h8)，(x8，y8)为区域的左顶点坐标，w8为区域的宽，h8为区域的高，计算得到表面伤损得分c4为历史数据训练得到的第三修正常数；
根据垂磨伤损得分g1、侧磨伤损得分g2、表面伤损得分g3，计算得到钢轨伤损得分Gs＝g1+g2+g3，当Gs伤损得分大于设定第九判断阈值ts9时，判定钢轨伤损。
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